クリプトAIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

AIの全価値連鎖において、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスは継続的な大規模な計算力の投入、複雑なデータ処理プロセス、そして高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方式は4つのカテゴリーに分けられます: 集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデラルラーニング、そして本論文で重点的に議論する分散化トレーニング。

! 暗号AIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカルな高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基礎ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステム、トレーニングフレームワークの全てのコンポーネントが統一された制御システムによって調整されて運用されます。このような深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPTやGeminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しており、高い効率性と資源の制御可能な利点を持っていますが、同時にデータの独占、資源の壁、エネルギー消費、単一障害リスクなどの問題も存在します。

分散化トレーニングは現在の大規模モデルトレーニングの主流方式であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協力して実行することで、単一のコンピュータの計算およびストレージのボトルネックを突破することです。物理的に"分散化"の特徴を持っているにもかかわらず、全体は依然として中央集権的な機関によって制御され、スケジュールと同期が行われ、通常は高速ローカルエリアネットワーク環境で運用され、NVLink高速相互接続バス技術を介して、主ノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には:

• データ並列: 各ノードが異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要がある
• モデル並列:モデルの異なる部分を異なるノードに展開し、強力な拡張性を実現する
• パイプライン並行:段階的にシリアル実行し、スループットを向上させる
• テンソル並列: マトリックス計算の精密な分割、並列粒度の向上

分散型トレーニングは「集中管理 + 分散実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指示してタスクを完了するのに類似しています。現在、ほぼすべての主流の大規模モデルはこの方法でトレーニングを完了しています。

! クリプトAIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

分散化トレーニングは、よりオープンで検閲耐性の特性を持つ未来の道を代表します。その核心的な特徴は、複数の互いに信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)で、中央のコーディネーターなしに協力してトレーニングタスクを完了することができることです。通常、プロトコルによってタスクの配信と協力が駆動され、暗号的インセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が確保されます。このモデルが直面する主な課題には以下が含まれます:

• デバイスの異種性とタスク分割の難しさ: 異種デバイスの調整が難しく、タスク分割の効率が低い
• 通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが明らかである
• 信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証することが困難である
• 統一的な調整が不足:中央のスケジューラーがなく、タスクの配信や異常のロールバックメカニズムが複雑

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供し、モデルを共同でトレーニングすることとして理解できますが、"真に実行可能な大規模分散化トレーニング"は依然としてシステム的な工学的課題であり、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの複数の側面が関与しています。しかし、"協調的に効果的 + 誠実にインセンティブを与え + 結果が正しい"かどうかは、まだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散化と分散型の間の移行形態として、データのローカル保持、モデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシナリオ(、例えば医療や金融)に適しています。フェデラルラーニングは、分散トレーニングの工学構造とローカル協調能力を持ちながら、分散型トレーニングのデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全にオープンで検閲抵抗性を持つ特性はありません。プライバシーコンプライアンスのシナリオにおける「制御された分散型」ソリューションと見なすことができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいて比較的穏健であり、産業界の移行的な展開アーキテクチャとしてより適しています。

分散型トレーニングの境界、機会、現実

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプには適していません。特定のシナリオでは、タスクの構造が複雑で、リソースの要求が非常に高いか、協力が難しいため、異種の非信頼ノード間で効率的に完了することが本質的に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存しており、オープンネットワーク内で効果的に分割および同期することは困難です。また、データプライバシーや主権の制限が強いタスク(（医療、金融、機密データ)など）は、法律や倫理の制約によりオープンに共有できません。一方、協力のインセンティブが不足しているタスク(（企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)など）は、外部の参加動機が欠けています。これらの境界は、現在の分散化トレーニングの現実的な制限を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが無意味であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で並列化が容易で、インセンティブが与えられるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の可能性を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型の後処理タスク(（RLHF、DPO)）、データクラウドソーシングによるトレーニングとラベリングタスク、リソースが制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、そしてエッジデバイスが参加する協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並列性、低い結合性、そして異種計算能力に対する耐性を持つ特性を備えており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協力的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

! 暗号AIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

分散化トレーニングのクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデレーティッドラーニングの最前線の分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトにはPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性と工学実現の難易度の観点から見ると、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独創的な探求を提案しており、現在の理論研究の最前線の方向を示しています。一方、GensynとFlock.ioの実現経路は比較的明確で、初歩的なエンジニアリングの進展が見られます。この記事では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャを順に解析し、分散化AIトレーニングシステムにおける違いと補完関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト: 訓練軌跡可検証の強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰もが参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークを構築することに取り組んでおり、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得ることができます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの三つのモジュールを通じて、検証可能性、オープン性、インセンティブメカニズムが完備されたAI分散化トレーニングシステムを構築することを目指しています。

01、Prime Intellectプロトコルスタック構造と主要モジュールの価値

! 暗号AIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

02、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

#PRIME-RL:デカップリング型非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先的な適応対象として採用し、トレーニング、推論、重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化されたインターフェースを介して検証および集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは無中心スケジューリング環境での弾力的トレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減し、マルチタスクの並列処理および戦略の進化をサポートするための基盤を提供します。

#TOPLOC:軽量トレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー・ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提唱した訓練可検証性のコアメカニズムであり、あるノードが実際に観測データに基づいて有効な戦略学習を達成したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLのような重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、「観測シーケンス↔戦略更新」間の局所的一貫性の軌跡を分析することによって、軽量な構造検証を完了します。これは、訓練プロセス中の行動軌跡を検証可能な対象に変換することを初めて行い、信頼なしでの訓練報酬分配を実現するための重要なイノベーションであり、監査可能でインセンティブを与える分散型協力訓練ネットワークの構築に向けた実行可能な道筋を提供します。

#SHARDCAST:非同期重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播と集約プロトコルで、非同期、帯域幅制限、ノード状態が変化する実際のネットワーク環境に最適化されています。これは、gossip伝播メカニズムと局所同期戦略を組み合わせており、複数のノードが非同期状態のまま部分的な更新を継続的に提出できるようにし、重みの漸進的収束と多バージョン進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce手法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みの合意と継続的なトレーニングの反復を構築するための核心的基盤となります。

#OpenDiLoCo: スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindが提唱したDiLoCoの理念を独立に実現し、オープンソース化した通信最適化フレームワークであり、分散化トレーニングにおいて一般的な帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列性に基づき、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎トポロジー構造を構築することで、全体同期による高通信コストを回避し、局所的な隣接ノードのみに依存してモデルの協調トレーニングを完了することができます。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUとエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、グローバルな協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つとなっています。

#PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(Prime Collective Communication Library)はPrime Intellectが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリ(（NCCL、Gloo)など）が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおいて適合する際のボトルネックを解決することを目的としています。PCCLはスパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期、およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで稼働可能であり、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力を支える基盤コンポーネントです。それはトレーニングネットワークの帯域幅の耐性とデバイスの互換性を大幅に向上させ、真にオープンで信頼不要な協調トレーニングネットワークの構築において"最後の一マイル"の通信基盤を開通しました。

03、Prime Intellectのインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、許可不要で、検証可能で、経済的インセンティブメカニズムを備えたトレーニングネットワークを構築し、誰でもタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができます。プロトコルは、3つのコアロールに基づいて運営されます:

• タスク発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数、および検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、重みの更新と観測トレースを提出する
• バリデーションノード: TOPLOCメカニズムを使用してトレーニング行動の真実性を検証し、報酬計算と戦略集約に参加します。

プロトコルのコアプロセスは、タスクの公開、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、重みの集約(SHARDCAST)と報酬の配布を含み、"実際のトレーニング行動"を中心にしたインセンティブのクローズドループを形成しています。

! 暗号AIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

04、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは2025年5月にINTELLECT-2を発表しました。これは、世界初の非同期で信頼不要な分散化ノードによる協調トレーニングによって作成された強化学習の大規模モデルで、パラメータ規模は32Bに達します。INTELLECT-2モデルは、三大陸にわたる100以上のGPU異種ノードによって共同トレーニングされ、完全非同期アーキテクチャを使用し、トレーニング時間は400時間を超えます。